Can Generalist Agents Automate Data Curation?
通用 Agent 能否自动化数据策展？
🧭 Agent 自动化数据策展评估 ★ 深度解读
Virginia Tech · University of Illinois Urbana-Champaign · University of Wisconsin-Madison · University of California, Berkeley
引入 CURATION-BENCH 基准，发现通用 Agent 能执行数据策展但探索窄，方法适应支架可引导突破
📌 工作参考价值（4 点）
- 在推荐数据管道中引入 method-adaptation scaffold：强制 Agent 每轮迭代引用、适配一项已有方法，可避免陷入局部超参（如域权重）调整，驱动真正的新策略探索。
- 将 迭代式数据策展 作为新的计算维度：当数据预算固定时，将额外算力投入搜索更优的数据子集或重写策略，可能优于直接训练更多数据，这在电商推荐中可用于高效利用有限交互样本。
- CURATION-BENCH 的 数据隔离 + 污染审计 + 轨迹诊断 设计，可直接迁移到构建推荐数据选择 Agent 的测试框架，确保可比性与可审查性。
- 轻量策略列表（源平衡、质量过滤、多样性采样等） 可帮助 Agent 快速生成候选，但需配合约束性协议（如强制证据锚定）才能真正改变执行行为，避免“vibe optimization”。